互联网数据挖掘课程 北大NLP课程-自然语言处理系列课程 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf

【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228430 【全部课程列表】 第01章 互联网挖掘概述概要 共40页.pdf 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf 第04章 自然语言处理基础 共64页.pdf 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf 第06章 分类算法 共56页.pdf 第07章 聚类算法 共53页.pdf 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf 第09章 中文智能问答系统 共7页.pdf 第10章 情感分析与观点挖掘 共59页.pdf 第11章 互联网信息抽取 共58页.pdf 第12章 信息推荐 共46页.pdf 第13章 社交网络分析 共53页.pdf 《互联网数据挖掘》课程是北京大学自然语言处理系列课程的一部分，主要针对希望学习和掌握自然语言处理技术的学生。课程内容丰富，逐步深入，旨在提供全面的知识介绍。本章聚焦于信息检索基础，特别是文本信息检索，共计80页，是整个课程的第二章。 信息检索是一个普遍存在于日常生活中的行为，无论是简单的书包里的书籍查找，还是复杂的图书馆文献检索，都是信息检索的不同形式。早期的信息检索主要是基于目录卡片的手工检索，随着计算机技术的发展，逐渐演变为基于数据库的计算机检索，极大地提高了效率和准确性。 信息检索的概念分为广义和狭义两种。广义上，它包括信息的存储和检索两部分，而狭义上则主要指从信息集合中查找所需信息的过程。文本信息检索是其中的一个重要分支，涉及到对文本数据的处理，如关键词查询、文档表示和索引构建。 文档表示是信息检索的关键环节。元描述，如作者、标题和日期等，提供了基本信息，但依赖人工标注，效率有限。词袋模型（Bag of Words）是一种常见的自动文档表示方法，它忽略了词语顺序和语法，只关注词语的出现与否，但这会丢失句法信息。为了处理词汇形态变化，如复数、过去式等，通常会进行词语形态规范化，如词干提取（Stemming），尽管这种方法可能导致非词语的stem，或者同一stem对应不同词义的问题。 信息检索有两个核心问题：效果和效率。效果关乎如何精确匹配查询和文档，这通常通过检索模型来实现；效率则涉及快速返回检索结果，这需要高效的索引结构。索引是提升检索速度的重要手段，它可以基于元描述、词袋模型或其他特征构建。 此外，信息检索不仅限于文本，还包括Web检索、数据库检索、图像检索、视频检索等多种形式，每个领域都有其特定的挑战和解决方案。例如，Web检索需要处理海量的网页数据，而图像检索则涉及到图像特征的提取和匹配。 这门课程涵盖了信息检索的基础理论和关键技术，对于理解和应用自然语言处理，特别是在大数据时代进行有效的信息获取和分析，具有重要的理论和实践价值。学生通过学习可以掌握文本信息检索的基本原理和方法，为后续的课程如自然语言处理、数据挖掘等打下坚实的基础。